「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

A SSM is Polymerized from Multivariate Time Series

投稿日: 2024年10月2日 作成者: jarxiv

要約 多変量時系列 (MTS) タスクの場合、以前の状態空間モデル (SSM) … 続きを読む →

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An Effectiveness Study Across Baseline and Neural Network-based Force Estimation Methods on the da Vinci Research Kit Si System

投稿日: 2024年10月1日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、ダ ヴィンチ リサーチ キット Si (dVRK-Si) を … 続きを読む →

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LTLDoG: Satisfying Temporally-Extended Symbolic Constraints for Safe Diffusion-based Planning

投稿日: 2024年10月1日 作成者: jarxiv

要約 人と対話し、人々の周囲で動作するロボットを安全かつ成功裏に展開するには、指 … 続きを読む →

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ILeSiA: Interactive Learning of Situational Awareness from Camera Input

投稿日: 2024年10月1日 作成者: jarxiv

要約 デモンストレーションから学ぶことは、ロボットに新しいスキルを教える有望な方 … 続きを読む →

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Improving Signed Propagation for Graph Neural Networks in Multi-Class Environments

投稿日: 2024年10月1日 作成者: jarxiv

要約 隣接するノードから情報を収集するメッセージパッシング グラフ ニューラル … 続きを読む →

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It begins with a boundary: A geometric view on probabilistically robust learning

投稿日: 2024年10月1日 作成者: jarxiv

要約 ディープ ニューラル ネットワークは、多くの分類タスクで超人間的なパフォー … 続きを読む →

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A SSM is Polymerized from Multivariate Time Series

投稿日: 2024年10月1日 作成者: jarxiv

要約 多変量時系列 (MTS) タスクの場合、以前の状態空間モデル (SSM) … 続きを読む →

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Masked Random Noise for Communication Efficient Federated Learning

投稿日: 2024年10月1日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーション ラーニングは、データ プライバシーを効果的に保護する有望 … 続きを読む →

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Old Optimizer, New Norm: An Anthology

投稿日: 2024年10月1日 作成者: jarxiv

要約 深層学習オプティマイザーは、多くの場合、凸理論と近似二次理論の組み合わせを … 続きを読む →

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Fine-Tuning Personalization in Federated Learning to Mitigate Adversarial Clients

投稿日: 2024年10月1日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) は、データをローカルに保ちながら、 … 続きを読む →

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